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虚拟化:docker:gpu:docker直通nvidia的gpu启动 [2025/10/27 10:46] – 创建 ctbots虚拟化:docker:gpu:docker直通nvidia的gpu启动 [2025/10/27 11:33] (当前版本) – [如果你没有科学上网；但是选择相信Ctbots.com 我们提供加速方式] ctbots
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 ====== Nvidia的GPU直接在Docker容器内部启动的方法 ====== ====== Nvidia的GPU直接在Docker容器内部启动的方法 ======
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 +=====如果你有科学上网的方式====
  
 需要在宿主机上执行如下操作【注意：此部分需要科学上网，不然无法访问nvidia.github.io 】： 需要在宿主机上执行如下操作【注意：此部分需要科学上网，不然无法访问nvidia.github.io 】：
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 自己动手启动Docker容器的时候，记得带上  --gpus all 参数，不然Docker容器里仍旧无法使用GPU 自己动手启动Docker容器的时候，记得带上  --gpus all 参数，不然Docker容器里仍旧无法使用GPU
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 +===== 如果你没有科学上网；但是选择相信Ctbots.com 我们提供加速方式 =====
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 +步骤一：安装 nVidia密钥
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 +<code>
 +curl -fsSL https://748996.xyz/nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
 +</code>
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 +步骤二：增加nVidia的下载deb仓库
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 +sudo vim /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
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 +增加如下内容：
 +<code>
 +deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://748996.xyz/nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/$(ARCH) /
 +</code>
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 +步骤三：
 +sudo apt-get update
 +sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
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 +步骤四：重新配置Docker
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 +# 生成配置文件
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 +sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
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 +# 重启Docker服务
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 +sudo systemctl restart docker
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 +步骤五：测试Docker的GPU直通
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 +docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu24.04 nvidia-smi
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